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Frequency and Correlation of Nearest Neighboring Nucleotides in Human Genome 被引量:1
1
作者 Neng-zhi Jin Zi-xian Liu Wen-yuan Qiu 《Chinese Journal of Chemical Physics》 SCIE CAS CSCD 2009年第1期27-33,共7页
Zipf's approach in linguistics is utilized to analyze the statistical features of frequency and correlation of 16 nearest neighboring nucleotides (AA, AC, AG, …, TT) in 12 human chro- mosomes (Y, 22, 21, 20, 19, ... Zipf's approach in linguistics is utilized to analyze the statistical features of frequency and correlation of 16 nearest neighboring nucleotides (AA, AC, AG, …, TT) in 12 human chro- mosomes (Y, 22, 21, 20, 19, 18, 17, 16, 15, 14, 13, and 12). It is found that these statistical features of nearest neighboring nucleotides in human genome: (i) the frequency distribution is a linear function, and (ii) the correlation distribution is an inverse function. The coefficients of the linear function and inverse function depend on the GC content. It proposes the correlation distribution of nearest neighboring nucleotides for the first time and extends the descriptor about nearest neighboring nueleotides. 展开更多
关键词 Zipf's law Nearest neighboring nucleotide Frequency distribution correlation distribution
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CSMA/CN+: Improving the Performance of Collision Notification for Wireless LANs
2
作者 Qinglin Zhao Fangxin Xu Shangguang Wang 《China Communications》 SCIE CSCD 2017年第7期34-43,共10页
In CSMA/CN, whenever inferring that a receiving frame gets corrupted, the receiver sends back its signature as a collision notification(CN) to the sender. Upon detecting an arrival of the CN, the sender will abort the... In CSMA/CN, whenever inferring that a receiving frame gets corrupted, the receiver sends back its signature as a collision notification(CN) to the sender. Upon detecting an arrival of the CN, the sender will abort the ongoing transmission immediately. However, in low signal-to-interference-plus-noise ratio(SINR), the false alarm of the CN occurs frequently, which might force a sender not to transmit any frame at all. To overcome this drawback, this paper proposes CSMA/CN+ to enhance the performance of CSMA/CN. In CSMA/CN+, we introduce an additional signature. The receiver, adapting to channel conditions and self-signal suppression capability, prudently determines whether to send back zero, one, or two signatures to the sender. In this way, we can reduce or exclude false alarms and therefore improve the system performance. In this paper, we first present the design of CSMA/CN+. We then apply the design in a wireless LAN, and theoretically analyze the detection performance of the notification and the system throughput. Extensive simulations verify that CSMA/CN+ can remarkably improve the system throughput of CSMA/CN and our analysis is very accurate. 展开更多
关键词 PHY/MAC CSMA/cn collision detection correlation
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基于时间序列神经分层插值模型的光伏功率超短期多步预测 被引量:1
3
作者 李楠 刘佳佳 +3 位作者 赖心怡 杨志远 王泽亮 文福拴 《智慧电力》 北大核心 2024年第4期69-77,共9页
针对光伏功率预测准确性受数据质量和外部变量影响的问题,提出一种结合外生变量分析、数据质量控制以及时间序列神经分层插值(N-HiTS)模型的光伏功率超短期多步预测方法。首先,提出用于筛选外生变量的综合相关性度量(ICM)指标,并采用K近... 针对光伏功率预测准确性受数据质量和外部变量影响的问题,提出一种结合外生变量分析、数据质量控制以及时间序列神经分层插值(N-HiTS)模型的光伏功率超短期多步预测方法。首先,提出用于筛选外生变量的综合相关性度量(ICM)指标,并采用K近邻(KNN)算法与线性插值策略处理数据缺失问题。然后,引入N-HiTS长时间序列预测模型,通过多尺度信号采样和分层插值提高模型对长时间序列数据的处理能力。最后,通过算例对所提方法与传统光伏功率预测方法进行对比分析,验证了所提方法的预测准确性。 展开更多
关键词 光伏功率预测 时间序列神经分层插值模型(N-HiTS) 综合相关性度量(ICM) K近邻(KNN) 线性插值
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基于跨模态近邻流形散布的基因特征提取方法
4
作者 王孟明 张志鹏 侯雅魁 《湖北民族大学学报(自然科学版)》 CAS 2024年第1期59-63,共5页
为解决因基因表达数据维度高、样本少、噪声高等特点导致在基因分类研究中难以提取有效特征的问题,提出了跨模态近邻流形散布(cross-modal nearest neighbor manifold scatter,CNNMS)方法,在核方法基础上采用近邻数据的方式,从而进一步... 为解决因基因表达数据维度高、样本少、噪声高等特点导致在基因分类研究中难以提取有效特征的问题,提出了跨模态近邻流形散布(cross-modal nearest neighbor manifold scatter,CNNMS)方法,在核方法基础上采用近邻数据的方式,从而进一步降低了类别不平衡对分类精度的影响。此外,基于近邻均值受异常点影响较小的特点,CNNMS方法把高维基因特征映射到核空间,将所有样本与其近邻样本之间距离均值定义为样本的近邻均值,使跨模态近邻流形散布子空间在最大程度上保持同类特征内部的聚集性。实验结果表明,CNNMS方法在肺癌基因表达数据集上的分类识别率超过98%,在胃癌基因表达数据集上也获得了良好的分类识别率,相较于其他方法具有更好的分类能力。CNNMS方法在基因分类研究中表现出较高的识别率,对基因特征提取研究具有深远意义。 展开更多
关键词 基因特征提取 典型相关分析 数据降维 基因分类 近邻散布 鉴别敏感 癌症诊断
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Neighboring azimuthal bin-bin multiplicity correlation as a direct measure for the shear viscosity in relativistic heavy ion collisions
5
作者 里霖 王美娟 吴元芳 《Chinese Physics C》 SCIE CAS CSCD 2013年第9期19-23,共5页
Neighboring azimuthal bin-bin multiplicity correlation is suggested to be a good measure for internal layer-to-layer interactions of the formed matter in relativistic heavy ion collisions. It is shown to be directly r... Neighboring azimuthal bin-bin multiplicity correlation is suggested to be a good measure for internal layer-to-layer interactions of the formed matter in relativistic heavy ion collisions. It is shown to be directly related to the shear viscosity of the formed matter. As an application of this method, the shear viscosity in the samples generated by a multi-phase transport model (AMPT) is estimated. The results are in qualitative agreement with the theoretical calculation from microscopic interactions, i.e., the larger the scattering cross section, the smaller the shear viscosity. 展开更多
关键词 neighboring azimuthal bin-bin multiplicity correlation shear viscosity relativistic heavy ion collision
原文传递
应用相关近邻局部线性嵌入算法的高光谱遥感影像分类 被引量:13
6
作者 刘嘉敏 罗甫林 +1 位作者 黄鸿 刘亦哲 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第6期1668-1676,共9页
传统的局部线性嵌入(LLE)算法需用欧氏距离度量近邻,但欧氏距离只表示两点间的直线距离,在高维空间中不一定能反映数据间的真实空间分布,导致近邻选取不稳定.针对此问题,本文提出了相关近邻(CN)LIE(CN-LLE)和相关最近邻分类(CNN... 传统的局部线性嵌入(LLE)算法需用欧氏距离度量近邻,但欧氏距离只表示两点间的直线距离,在高维空间中不一定能反映数据间的真实空间分布,导致近邻选取不稳定.针对此问题,本文提出了相关近邻(CN)LIE(CN-LLE)和相关最近邻分类(CNN)算法.提出的算法首先利用相关系数度量数据间的近邻,实现更准确的局部重构,提取鉴别特征;然后用CNN对低维嵌入特征进行分类.在KSC和Indian Pine高光谱遥感数据集上的地物分类实验结果表明:本文提出的CN-LLE+ CNN算法比LLE、LLE+CNN和CN-LLE等算法的总分类精度提升了2.11%~11.55%,Kappa系数提升了0.026~0.143.由于该算法增加了近邻为同类的概率,便于更有效地提取同类数据的鉴别特征,且有更好的稳定性,故能更有效地实现高光谱遥感数据的地物分类. 展开更多
关键词 高光谱影像分类 流形学习 局部线性嵌入 相关近邻 相关最近邻分类器
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基于复杂网络节点重要性的链路预测算法 被引量:17
7
作者 陈嘉颖 于炯 +1 位作者 杨兴耀 卞琛 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2016年第12期3251-3255,3268,共6页
提升链路预测精度是复杂网络研究的基础问题之一,现有的基于节点相似的链路预测指标没有充分利用网络节点的重要性,即节点在网络中的影响力。针对以上问题提出基于节点重要性的链路预测算法。该算法在基于局部相似性链路预测算法的共同... 提升链路预测精度是复杂网络研究的基础问题之一,现有的基于节点相似的链路预测指标没有充分利用网络节点的重要性,即节点在网络中的影响力。针对以上问题提出基于节点重要性的链路预测算法。该算法在基于局部相似性链路预测算法的共同邻居(CN)、Adamic-Adar(AA)、Resource Allocation(RA)相似性指标的基础上,充分利用了节点度中心性、接近中心性及介数中心性的信息,提出考虑节点重要性的CN、AA、RA链路预测相似性指标。在4个真实数据集上进行仿真实验,以AUC值作为链路预测精度评价指标,实验结果表明,改进的算法在4个数据集上的链路预测精度均高于共同邻居等对比算法,能够对复杂网络结构产生更精确的分析预测。 展开更多
关键词 复杂网络 中心性 相似性 链路预测 共同邻居
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大型影像数据库中的色调调整方法 被引量:18
8
作者 易尧华 龚健雅 秦前清 《武汉大学学报(信息科学版)》 EI CSCD 北大核心 2003年第3期311-314,共4页
在详细分析造成大型影像库中色调差异成因的基础上 ,通过比较几种影像数字镶嵌时常采用的色调过渡匹配平衡方法 ,提出了一种充分考虑影像本身特征的相邻相关影像色调调整平滑过渡方法。同时为了减少大幅面影像调整时调整误差的空间传递... 在详细分析造成大型影像库中色调差异成因的基础上 ,通过比较几种影像数字镶嵌时常采用的色调过渡匹配平衡方法 ,提出了一种充分考虑影像本身特征的相邻相关影像色调调整平滑过渡方法。同时为了减少大幅面影像调整时调整误差的空间传递性 。 展开更多
关键词 影像数据库 色调调整 相邻相关 四叉树
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基于KCCA虚假邻点判别的非线性变量选择 被引量:8
9
作者 李太福 易军 +2 位作者 苏盈盈 胡文金 高婷 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第1期213-220,共8页
特征变量选择技术是非线性系统建模过程中降低信息冗余和提高精度的有效方法。提出一种结合核典型相关法(kernel canonical correlation analysis,KCCA)与虚假最近邻法的变量选择法。首先引入核方法,将非线性原始数据映射到线性空间,再... 特征变量选择技术是非线性系统建模过程中降低信息冗余和提高精度的有效方法。提出一种结合核典型相关法(kernel canonical correlation analysis,KCCA)与虚假最近邻法的变量选择法。首先引入核方法,将非线性原始数据映射到线性空间,再采用典型相关法有效合理地消除因子之间的多重共线性,受混沌相空间虚假最近邻点法的启示,通过计算原始数据在KCCA子空间中投影的距离,判断其对主导变量的解释能力,由此进行变量的选择。该方法用氢氰酸生产工艺工程中的非线性模型验证,并与全参数模型进行比较,结果显示该方法有良好的变量选择能力。因此,该研究为非线性系统建模的变量选择方法提供了一种新方法。 展开更多
关键词 非线性系统 建模 KCCA FNN 变量选择
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基于相关信息特征最近邻搜索的快速分形图像编码 被引量:8
10
作者 王强 梁德群 毕胜 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2011年第6期1108-1112,共5页
针对分形图像压缩算法编码时间过长的问题,提出采用相关信息特征作为最近邻搜索特征的快速分形编码算法.通过深入分析图像子块的结构特性,提出相关信息特征的定义,证明并分析了采用该特征进行最近邻搜索操作的合理性.与传统特征相比,相... 针对分形图像压缩算法编码时间过长的问题,提出采用相关信息特征作为最近邻搜索特征的快速分形编码算法.通过深入分析图像子块的结构特性,提出相关信息特征的定义,证明并分析了采用该特征进行最近邻搜索操作的合理性.与传统特征相比,相关信息特征能够更好地反映子块的结构特性,所以基于相关信息特征的最近邻搜索能够更准确地确定后续局部匹配的范围.实验表明,在编码时间相同的情况下,本文算法较其他三种同类算法能够得到更好的解码图像质量. 展开更多
关键词 图像压缩 分形图像编码 相关信息特征 最近邻搜索
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终身学习能力构成及能力项关系的研究 被引量:36
11
作者 杨帆 穆肃 《开放教育研究》 CSSCI 北大核心 2011年第3期81-88,共8页
终身教育体系构建是新颁布的《国家中长期教育改革和发展规划纲要(2010-2020年)》中的重要内容,搭建终身学习"立交桥"已成为实现个人发展的重要途径。终身学习能力由来自不同方面的能力项组成,它们之间存在一定关系,共同影响... 终身教育体系构建是新颁布的《国家中长期教育改革和发展规划纲要(2010-2020年)》中的重要内容,搭建终身学习"立交桥"已成为实现个人发展的重要途径。终身学习能力由来自不同方面的能力项组成,它们之间存在一定关系,共同影响着终身学习活动的开展。基于对终身学习能力组成的国际研究分析,本研究利用调查研究、相关分析和最邻近元素分析等方法探索终身学习能力核心能力项之间的关系,并形成核心能力项的关系图。研究结果表明,自主学习能力、信息素养、问题解决能力、批判性思维能力、持之以恒的能力以及自我评价能力相互影响、相互支持,共同成为终身学习能力的核心能力项研究。研究将有助于清楚地认识终身学习能力的构成,并为开展终身学习和教育活动提供重要基础。 展开更多
关键词 终身学习能力 核心能力项 相关系统 最小距离
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非零边界旋转运动模糊图像的恢复算法 被引量:12
12
作者 洪汉玉 张天序 《中国图象图形学报(A辑)》 CSCD 北大核心 2004年第3期265-274,共10页
具有非零灰度边界的旋转运动模糊图像的恢复是图像处理的一个热点研究问题。为了在离散情况下能够沿模糊路径上快速提取像素的灰度信息 ,将 Bresenham算法思想引入到旋转运动模糊图像的恢复工作中 ,并在此基础上 ,提出了一种基于模糊路... 具有非零灰度边界的旋转运动模糊图像的恢复是图像处理的一个热点研究问题。为了在离散情况下能够沿模糊路径上快速提取像素的灰度信息 ,将 Bresenham算法思想引入到旋转运动模糊图像的恢复工作中 ,并在此基础上 ,提出了一种基于模糊路径频域滤波去卷积的恢复算法 ,同时 ,为了有效地恢复非零边界区的图像信息 ,又提出了一种基于邻域知识引导的最小代价恢复算法。这样就可将非零边界旋转运动模糊图像的恢复过程分为两个阶段 ,即先后用该两个恢复算法分别进行处理 ,由于使整个恢复过程避开了迭代计算和一些复杂的费时运算 ,从而加快了恢复速度。为验证该算法的效果 ,在微机上 ,对该恢复算法与现有的算法进行了对比实验和一系列的验证实验 ,实验结果表明 ,该算法十分有效 。 展开更多
关键词 旋转运动模糊 图像恢复 邻域相关性 知识引导 非零边界 算法
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中国与中亚周边国家贸易便利化影响因素研究 被引量:20
13
作者 程中海 孙培蕾 《商业研究》 CSSCI 北大核心 2014年第11期99-105,共7页
建立高效的贸易便利体系已成为多边、区域、双边经贸合作的重要内容。本文通过构建贸易便利化衡量指标体系,对2008-2012年影响中国与中亚贸易便利化水平的相关因素进行分析,结果表明:贸易便利化指标中的口岸效率与中国和中亚周边国家进... 建立高效的贸易便利体系已成为多边、区域、双边经贸合作的重要内容。本文通过构建贸易便利化衡量指标体系,对2008-2012年影响中国与中亚贸易便利化水平的相关因素进行分析,结果表明:贸易便利化指标中的口岸效率与中国和中亚周边国家进出口额的关联度最强且关联度呈现上升趋势,基础设施建设的改善能较大程度地提高贸易便利化水平;电子商务环境指标与双边进出口额的关联度较强,互联网络的应用已成为制约贸易便利化发展的重要因素之一;海关环境指标与双边贸易规模的关联度呈现下降趋势,海关环境的改善对提高贸易便利化水平的拉动作用在减弱;规制环境指标与双方贸易规模的关联度呈现上升趋势,对推进中国与中亚周边国家贸易便利化水平作用有所增强。 展开更多
关键词 贸易便利化 中亚周边国家 灰色关联模型
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改进的“最近邻”航迹相关算法研究 被引量:9
14
作者 李晓峰 王强 《电子科技》 2008年第7期44-46,63,共4页
从经典算法的改造出发,提出了改进的"最近邻"算法。传统的"最近邻"算法利用了Kalman等滤波算法中目标位置信息的预测值进行相关,而改进算法借用了"最近邻"算法的基本原理,利用了雷达回波参数的径向多普... 从经典算法的改造出发,提出了改进的"最近邻"算法。传统的"最近邻"算法利用了Kalman等滤波算法中目标位置信息的预测值进行相关,而改进算法借用了"最近邻"算法的基本原理,利用了雷达回波参数的径向多普勒速度信息,对目标下一时刻的位置进行预测,然后进行相关处理。通过仿真对两种算法进行了比较,仿真结果表明该算法处理结果明显优于传统的"最近邻"算法。 展开更多
关键词 数据处理 最近邻 相关 多普勒速度
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融合相关系数LPP算法的人耳识别 被引量:5
15
作者 刘嘉敏 刘亦哲 +1 位作者 罗甫林 李连泽 《光电工程》 CAS CSCD 北大核心 2015年第6期1-7,共7页
针对局部保持投影(LPP)在构造邻接图时,基于欧氏距离的近邻选取方式往往不能很好地反映数据间的几何结构关系问题,提出一种融合相关系数的LPP人耳识别算法。该算法通过融合图像相关系数和欧氏距离来构建邻接图,能更好地揭示出数据间的... 针对局部保持投影(LPP)在构造邻接图时,基于欧氏距离的近邻选取方式往往不能很好地反映数据间的几何结构关系问题,提出一种融合相关系数的LPP人耳识别算法。该算法通过融合图像相关系数和欧氏距离来构建邻接图,能更好地揭示出数据间的几何结构关系。同时,在设定权值时,融入了图像间的相关系数,能更好地体现高维数据间的相似关系,提取出更有效的鉴别特征。在USTB3和西班牙人耳库上的实验结果表明,本文算法比传统LPP算法识别率提高了10%以上,验证了本文算法的有效性。 展开更多
关键词 人耳识别 LPP 相关系数 邻接图
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基于特征熵相关度差异的KNN算法 被引量:5
16
作者 周靖 刘晋胜 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2011年第17期146-148,共3页
传统K最近邻(KNN)法在进行样本分类时容易产生无法判断或判断错误的问题。为此,将特征熵与KNN相结合,提出一种新的分类算法(FECD-KNN)。该算法采用熵作为类相关度,以其差异值计算样本距离。用熵理论规约分类相关度,并根据相关度间的差... 传统K最近邻(KNN)法在进行样本分类时容易产生无法判断或判断错误的问题。为此,将特征熵与KNN相结合,提出一种新的分类算法(FECD-KNN)。该算法采用熵作为类相关度,以其差异值计算样本距离。用熵理论规约分类相关度,并根据相关度间的差异值衡量特征对分类的影响程度,从而建立距离测度与类别间的内在联系。仿真实验结果表明,与KNN及Entropy-KNN法相比,FECD-KNN在保持效率的情况下,能够提高分类准确性。 展开更多
关键词 K最近邻算法 相关度 差异
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近邻样本协作表示的人脸识别算法 被引量:3
17
作者 魏冬梅 周卫东 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第3期115-121,共7页
在Gabor特征空间,根据相关系数寻找测试图像的近邻样本,并用这些近邻样本构造完备的冗余字典,从而提出一种基于Gabor特征的近邻样本协作表示的人脸识别算法.在l2范数约束下,利用可变厚度的紧致字典对测试图像进行稀疏表示,根据稀疏系数... 在Gabor特征空间,根据相关系数寻找测试图像的近邻样本,并用这些近邻样本构造完备的冗余字典,从而提出一种基于Gabor特征的近邻样本协作表示的人脸识别算法.在l2范数约束下,利用可变厚度的紧致字典对测试图像进行稀疏表示,根据稀疏系数逐类计算重构图像和测试图像之间的误差,并判断测试图像所属类别.该算法在FERET、ORL和AR数据上进行了无遮挡测试,在AR库上进行了有遮挡测试.实验结果表明,无论有无遮挡,识别速度和识别率都得到了明显改善. 展开更多
关键词 GABOR 相关系数 近邻样本 协作表示 人脸识别
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基于视觉特性的彩色图像增强算法研究 被引量:5
18
作者 赵晓丽 孙宪坤 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2009年第19期4458-4460,共3页
为了对彩色图像进行分析和识别,在深入分析HSV彩色模型的基础上,提出了一种新的彩色图像增强算法。该方法利用像素点邻域的均值和方差对HSV模型的亮度分量增强,在获得图像细节的同时保持图像缓慢变化的部分;根据亮度分量的变化情况,利... 为了对彩色图像进行分析和识别,在深入分析HSV彩色模型的基础上,提出了一种新的彩色图像增强算法。该方法利用像素点邻域的均值和方差对HSV模型的亮度分量增强,在获得图像细节的同时保持图像缓慢变化的部分;根据亮度分量的变化情况,利用亮度和饱和度之间的相关系数,对HSV模型的饱和度分量进行调整。通过对图像进行主观分析和客观分析,该种算法不仅拉伸了图像的对比度,增加了图像的清晰度,而且图像色彩丰富,更加符合人的视觉特性。 展开更多
关键词 视觉特性 彩色图像 HSV模型 相关系数 像素邻域
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基于彩色人脸图像的信息融合与识别方法 被引量:5
19
作者 黄晓华 王春茂 郑文明 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2010年第3期422-428,共7页
图像的彩色信息进行图像识别并有效地降低因利用颜色信息所带来的计算量大幅增加问题,提出了一种基于彩色图像的监督近邻保留嵌套的人脸识别方法,通过对图像的彩色信息进行信息融合并利用监督近邻保留嵌套算法来提高人脸识别的效率。首... 图像的彩色信息进行图像识别并有效地降低因利用颜色信息所带来的计算量大幅增加问题,提出了一种基于彩色图像的监督近邻保留嵌套的人脸识别方法,通过对图像的彩色信息进行信息融合并利用监督近邻保留嵌套算法来提高人脸识别的效率。首先,采用Gabor变换分别对彩色图像的每个彩色分量图提取Gabor特征;然后采用典型相关分析对所提取的Gabor特征进行特征融合,并采用监督近邻保留嵌套算法对高维彩色图像特征进行降维;最后,采用最近邻分类器对图像进行分类。实验基于XM2VTS和FRAV2D彩色人脸数据库,采用主成分分析、线性判别分析以及监督近邻保留嵌套对基于灰度图像的Gabor特征和基于彩色信息融合的Gabor特征进行降维,其结果说明多信通彩色图像融合技术与监督近邻保留嵌套结合的方法可以显著提高识别系统性能。 展开更多
关键词 GABOR特征 典型相关分析 监督近邻保留嵌套 信息融合
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脑电Alpha波的混沌关联维数分析 被引量:5
20
作者 李春胜 王宏 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第3期477-480,共4页
通过研究了静息状态下枕部A lpha波信号的混沌关联维数的特征,在采集了被试的A lpha波信号后,分别采用互信息量法,伪最近邻域法和关联积分方法依次求得时间延迟τ,嵌入维数m和关联维数D2.结果显示枕部的A lpha波关联维数在睁眼时均值4.7... 通过研究了静息状态下枕部A lpha波信号的混沌关联维数的特征,在采集了被试的A lpha波信号后,分别采用互信息量法,伪最近邻域法和关联积分方法依次求得时间延迟τ,嵌入维数m和关联维数D2.结果显示枕部的A lpha波关联维数在睁眼时均值4.7,闭眼时均值4.2,二者有显著的差别(p<0.01).实验表明,在闭眼时视觉输入被阻断,大脑处于自治状态,脑电复杂程度下降,而睁眼时复杂程度较高。 展开更多
关键词 Alpha波 混沌关联维数 互信息量 伪最近邻域
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